面向主题的微博热门话题舆情监测研究--以“北京单双号限行常态化”舆情分析为例
社交媒体舆情监测是社交媒体分析的热点研究问题,学界和工业界取得了很多研究成果.但目前针对热门话题舆情监测研究中,往往只在整体上关注事件舆情趋势,而没有对事件内部不同的讨论主题进行分析.鉴于此,本研究将主题分类模型引入到舆情监测中来,并在此基础上,以时间为脉络进行面向主题的情感分析.并以“北京市单双号限行常态化”这一微博话题为例进行实证研究,通过各个时段“北京市单双号限行常态化”这一微博话题群体情感倾向变化的分析.通过巴斯模型对此类事件进行识别，并通过关注持续性微博敏感性话题内部不同主题的民众情感倾向，结合时间发展变化，寻找大多数民众最关心、最敏感的议题方向为舆情监测供调控对象和时点选择的建议。由于持续性敏感性话题，往往会在相当的一段时间内得到持续关注，这一点与巴斯模型”不存在重复购买”的假设有所偏离，会在未来的工作中会进一步完善研究，未来的工作包括修正模型，以及针对类似事件的实证研究等。
社交媒体 热门话题 舆情监测 巴斯模型 情感倾向
张瑜 李兵 刘晨玥
对外经济贸易大学信息学院,北京 100029
国内会议
中国中文信息学会2015学术年会(CIPS2015)暨第十四届全国计算语言学学术会议(CCL2015)、第三届基于自然标注大数据的自然语言处理国际学术研讨会(NLP-NABD2015)
广州
中文
1-14
2015-11-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）